| 摘 要： | 土壤盐分阳离子Na~+在盐渍土的形成过程中起着重要作用,以新疆无人为活动(A区)和有人为活动(B区)区域的土壤为研究对象,采集野外高光谱和土壤0—20 cm样本,化验Na~+含量,利用BP神经网络(BPNN)、偏最小二乘(PLSR)和逐步多元回归(SMLR)模型对比分析Na~+的高光谱估测,并力图解释Na~+在不同人为活动区域的估算精度机理。结果表明:Na~+在A区和B区的4种阳离子(Ca~(2+),Mg~(2+),K~+,Na~+)中,所占比例最高分别为48.4%和62.3%,均值最大分别为1.590,2.148。对原始(R)和倒数(1/R)两种光谱变换进行一阶与二阶微分预处理,提取出相关系数通过0.05检验的波段为特征波段,3种建模方法在两个研究区域中共有24种模型,且1/R在二阶微分处的BPNN模型均是A区和B区的最佳预测模型,分别迭代19次和9次时精度满足要求。相对分析误差RPD、决定系数R~2和均方根误差RMSE在A区分别为2.461 6,0.860 9,0.350 1,在B区分别为2.169 8,0.800 6,0.803 5。BPNN对Na~+离子的预测能力很好,PLSR的预测能力一般,SMLR的预测能力很差。研究成果可为改良干旱区的盐渍化土壤提供科学依据。
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